• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
• /
• 2023.11a
• /
• pp.152-153
• /
• 2023

해상 무선 통신에서 신호 다중 경로로 인하여 장거리 데이터 통신에 어려움이 있을 수 있다. 이를 해소하기 위하여 채널 등화 기술을 사용할 수 있다. 제안하는 채널 등화 기술은 비터비 알고리즘을 이용한 시퀀스 신호 검출로 구현의 복잡도를 낮추기 위하여 결정 피드백 방식을 이용하여 트랠리스 상태의 개수를 줄였다. 16QAM과 심볼 속도 76.8kHz의 신호에 대하여 10usec와 30usec 지연 시간 차이를 갖는 2-way 신호 경로의 채널 모델에 대한 컴퓨터 모의 시험을 수행하였다. 제안한 등화 기술을 사용할 경우 고려한 다중 신호 경로에 대하여 수신 오류율에서 error flow가 관찰되지 않는 것을 확인하였다.

• Journal of Intelligence and Information Systems
• /
• v.12 no.4
• /
• pp.73-90
• /
• 2006

When a consumer intends to purchase products through Internet stores, many difficulties are met because of limitations of the current search engines and the current web structure, and lack of tools supporting decision-makings. This paper raises an Internet shopping problem and proposes a framework of decision making process to settle it with an intelligent agent based on Semantic Web and Finite Domain Constraint. The agent uses finite domain constraint programming as modeling and solution methods for the decision problem under the Semantic Web environment.

• Journal of Intelligence and Information Systems
• /
• v.7 no.2
• /
• pp.1-17
• /
• 2001

This paper deals with an agent-based decision-supporting system for Taguchi experiment planning. Among the four major parts of Taguchi experiment, the planning phase includes the most important decision-making issues such as determination of experiment objectives, quality characteristics, and control factors. The planning phase, however, has not been paid proper attention by experiment designers. In this research, an agent-based decision-supporting system for Taguchi experiment planning has been developed to facilitate the planning tasks of experiment designer. The decision-supporting system is composed of two agent-based mechanisms. The first employs an Internet agent that collects the domain knowledge from knowledge providers who may be distributed in remote places. Another agent then visualizes the collected knowledge and reports it to the experiment designer. Engineers who would normally have difficulties in collaborating because of limitations on their time or because they are in different places can easily work together in the same experiment team and brainstorm to make good decisions. The second agent-based mechanism offers context-sensitive advice generated by another intelligent agent during the experiment planning process. it prevents the experiment designer from making improper decisions, which will increase the feasibility of the experiment and minimize the unnecessary expense of time and resources.

• Journal of the Korean Society of Radiology
• /
• v.8 no.1
• /
• pp.19-26
• /
• 2014

This paper suggests techniques to enhance coding time which is a problem in traditional fractal compression and to improve fidelity of reconstructed images by determining fractal coefficient through adaptive selection of block approximation formula. First, to reduce coding time, we construct a linear list of domain blocks of which characteristics is given by their luminance and variance and then we control block searching time according to the first permissible threshold value. Next, when employing three-level block partition, if a range block of minimum partition level cannot find a domain block which has a satisfying approximation error, we choose new approximation coefficients using a non-linear approximation of luminance term. This boosts the fidelity. Our experiment employing the above methods shows enhancement in the coding time more than two times over traditional coding methods and shows improvement in PSNR value by about 1-3dB at the same compression rate.

• The KIPS Transactions:PartD
• /
• v.13D no.3 s.106
• /
• pp.299-308
• /
• 2006

As recently XML is becoming the standard of exchanging web documents and public documentations, XML data are increasing in many areas. To retrieve the information about XML documents efficiently, the semantic web based on the ontology is appearing. The existing ontology has been constructed manually and it was time and cost consuming. Therefore in this paper, we propose the semi-automatic ontology generation technique using the data mining technique, the association rules. The proposed method solves what type and how many conceptual relationships and determines the ontology domain level for the automatic ontology generation, using the data mining algorithm. Appying the association rules to the XML documents, we intend to find out the conceptual relationships to construct the ontology, finding the frequent patterns of XML tags in the XML documents. Using the conceptual ontology domain level extracted from the data mining, we implemented the semantic web based on the ontology by XML Topic Maps (XTM) and the topic map engine, TM4J.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
• /
• 2007.08a
• /
• pp.71-75
• /
• 2007

오늘날 지능형 교수 시스템은 과거와는 달리 전문영역 지식, 학습자 지식과 융통적인 개별 학습과 개인교수를 지원하기 위한 교수 전략에 대한 지식이 사용되고 있다. 학습자들이 배웠던 내용이 무엇인지를 설명하고 가르칠 도메인 지식을 전문영역 지식으로 표현한다. 교수법 모듈은 학습을 제어하거나 가르치기 위한 모든 결정을 한다. 학생 모형은 학습자의 지식을 기술하고 학습자 개개인에 대한 특정한 정보를 저장한다. 본 논문에서는 지능형 교수 시스템의 구성 요소인 학습자 모형의 지식을 기존의 인공지능에서의 지식 표현 기법인 생성 시스템의 절차 지식을 온톨로지를 사용하여 설계하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
• /
• 2005.11a
• /
• pp.327-330
• /
• 2005

동적시스템의 공학적 설계는 대부분 구성요소들의 구조적 연결과 요소들의 파라미터들의 결정을 포함하며, 구조와 파라미터 모두 제한이 없는 열려진 특성을 가진다. 본 연구에서는 효율적인 구조/파라미터 탐색을 위한 교대 탐색법을 제안하고 이를 멀티-에너지 도메인 시스템 해석 및 설계에 적합한 본드 그래프를 이용하여 고유값 설계 문제에 적용하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2003.10b
• /
• pp.13-15
• /
• 2003

본 논문에서는 XML 문서의 자동변환을 위해 2단계의 상향식 매칭 방법을 제안한다. 제안된 방법은 단말 노드 사이의 유사도 비교를 통해 임계값을 넘는 후보 매칭집합을 결정하고, 단말노드가 포함되어 있는 경로의 유사도 비교를 통해 적절한 일대일 매칭을 추출한다. 특히, 노드 사이의 유사도 비교를 위해 축약어 사전, 일반 동의어 사전, 도메인 온톨로지를 적용한다. 실제 전자상거래용 XML 스키마를 대상으로 실험한 결과 제안된 방법은 평균적으로 97%의 정확률을 보였다.

• The Journal of Bigdata
• /
• v.2 no.2
• /
• pp.75-86
• /
• 2017

In this study, I propose a method to automate the method to diagnose the quality of big data. The reason for automating the quality diagnosis of Big Data is that as the Fourth Industrial Revolution becomes a issue, there is a growing demand for more volumes of data to be generated and utilized. Data is growing rapidly. However, if it takes a lot of time to diagnose the quality of the data, it can take a long time to utilize the data or the quality of the data may be lowered. If you make decisions or predictions from these low-quality data, then the results will also give you the wrong direction. To solve this problem, I have developed a model that can automate diagnosis for improving the quality of Big Data using machine learning which can quickly diagnose and improve the data. Machine learning is used to automate domain classification tasks to prevent errors that may occur during domain classification and reduce work time. Based on the results of the research, I can contribute to the improvement of data quality to utilize big data by continuing research on the importance of data conversion, learning methods for unlearned data, and development of classification models for each domain.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
• /
• 2007.05a
• /
• pp.286-296
• /
• 2007

본 연구에서는 유비쿼터스 환경에서 시시각각으로 변하는 고객의 요구사항을 만족시키기 위해 상호 협력을 시도하는 다중 에이전트들이 의사결정을 수행할 경우 발생할 수 있는 충돌의 해결을 지원하는 지능적인 온톨로지 관리 모듈(intelligent-Ontology Management Module, i-OMM)과 다중에이전트 관리 모듈(Multi-agent Coordination Module, MACM)을 포함하는 u-DSS 포털을 제안한다. 개별 에이전트들은 온톨로지와 문제해결을 위한 프로시저 등을 이용해 자신의 문제를 해결하는 것을 기본으로 한다. 그러나 다른 에이전트들과 협력을 통해 문제를 해결해야 할 경우에는 먼저 개별 에이전트들이 보유한 각 온톨로지의 통합 및 데이터간의 충돌 해결이 요구된다. i-OMM은 개별 에이전트들이 보유하고 있는 이질적인 온톨로지를 통합하여, 문제해결을 위한 하나의 통합된 새로운 동적 온톨로지 뷰(integrated ontology view, IOV)의 생성을 지원한다. 온톨로지 통합과제에서 생성된 IOV는 사례로 저장되고 유사한 문제 해결에 재사용된다. MACM은 고객 에이전트들의 요구사항 변화에 따라 관련 개별 에이전트들 간의 데이터 충돌을 해결하여 에이전트들의 의사결정과정을 지원한다. 따라서 i-OMM과 MACM을 이용한 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 분산된 에이전트들의 협력적 문제 해결을 지원하는 시스템을 유비쿼터스 의사결정지원 시스템 포탈(ubiquitous decision support system, u-DSS Portal)이라고 지칭한다. 본 연구에서 제안된 알고리즘의 활용 대상은 고객, 판매자, 제조업체, 및 배송업체의 배송차량들의 에이전트들로 구성된 u-fulfillment 시스템으로 한다.